高职高专MATLAB数学建模

**篇 基础篇第1章 绪 论 3 1.1 MATLAB在数学建模中的地位 3 1.2 正确且高效的MATLAB编程理念 4 1.3 数学建模对MATLAB水平的要求 4 1.4 如何提高MATLAB建模水平 5 1.5 小 结 6 参考文献 6 第2章 MATLAB数学建模快速入门 7 2.1 MATLAB快速入门 7 2.1.1 MATLAB概要 7 2.1.2 MATLAB的功能 8 2.1.3 快速入门案例 8 2.1.4 入门后的提高 15 2.2 MATLAB常用技巧 16 2.2.1 常用标点的功能 16 2.2.2 常用操作指令 16 2.2.3 指令编辑操作键 16 2.3 MATLAB数据类型 16 2.3.1 数值类型 17 2.3.2 字符类型 20 2.3.3 日期和时间 22 2.3.4 元胞数组 23 2.3.5 表 格 25 2.4 程序结构 26 2.4.1 标识命令 26 2.4.2 条件语句 27 2.4.3 循环语句 28 2.5 MATLAB开发模式 29 2.5.1 命令行模式 29 2.5.2 脚本模式 29 2.5.3 面向对象模式 29 2.5.4 三种模式的配合 30 2.6 小 结 30 参考文献 30 第二篇 技术篇 第3章 数据建模基础 33 3.1 数据的获取 33 3.1.1 从Excel中读取数据 33 3.1.2 从TXT中读取数据 33 3.1.3 读取图片 36 3.1.4 读取视频 36 3.2 数据的预处理 37 3.2.1 缺失值处理 38 3.2.2 噪声过滤 39 3.2.3 数据集成 41 3.2.4 数据归约 42 3.2.5 数据变换 42 3.3 数据的统计 44 3.3.1 基本描述性统计 44 3.3.2 分布描述性统计 45 3.4 数据可视化 45 3.4.1 基本可视化 46 3.4.2 数据分布形状可视化 47 3.4.3 数据关联可视化 48 3.4.4 数据分组可视化 50 3.5 数据降维 51 3.5.1 主成分分析(PCA)基本原理 51 3.5.2 PCA 应用案例:企业综合实力排序 53 3.5.3 相关系数降维 56 3.6 小 结 56 参考文献 57 第4章 数据的拟合和回归 58 4.1 一元回归 58 4.1.1 一元线性回归 58 4.1.2 一元非线性回归 60 4.2 多元回归 62 4.3 逐步回归 64 4.4 Logistic回归 65 4.5 小 结 67 参考文献 67 第5章 MATLAB机器学习方法 68 5.1 MATLAB机器学习概况 68 5.2 分类方法 69 5.2.1 K 近邻分类 69 5.2.2 贝叶斯分类 73 5.2.3 支持向量机分类 76 5.3 聚类方法 80 5.3.1 K-means聚类 80 5.3.2 层次聚类 85 5.3.3 模糊C 均值聚类 90 5.4 深度学习 92 5.4.1 深度学习的崛起 92 5.4.2 深度学习的原理 92 5.4.3 深度学习训练过程 93 5.4.4 MATLAB深度学习训练过程 94 5.5 小 结 96 参考文献 96 第6章 其他数据建模方法 97 6.1 灰色预测方法 97 6.1.1 灰色预测概述 97 6.1.2 灰色模型的预测步骤 97 6.1.3 灰色预测典型MATLAB程序 结构 99 6.1.4 应用实例:与会代表人数(CUMCM 2009D) 100 6.1.5 灰色预测经验小结 101 6.2 神经网络 102 6.2.1 神经网络的原理 102 6.2.2 神经网络的实例 103 6.2.3 神经网络的特点 104 6.3 小波分析 104 6.3.1 小波分析概述 104 6.3.2 常见的小波分析方法 105 6.3.3 小波分析应用实例 108 6.4 小 结 110 参考文献 110 第7章 标准规划模型的MATLAB求解 111 7.1 线性规划 111 7.1.1 线性规划的实例与定义 111 7.1.2 线性规划的MATLAB标准形式 112 7.1.3 线性规划问题的解的概念 112 7.1.4 线性规划的MATLAB解法 113 7.2 非线性规划 116 7.2.1 非线性规划的实例与定义 116 7.2.2 非线性规划的MATLAB解法 117 7.2.3 二次规划 118 7.3 整数规划 120 7.3.1 整数规划的定义 120 7.3.2 0 1整数规划 120 7.4 小 结 121 参考文献 121 第8章 MATLAB全局优化算法 122 8.1 MATLAB全局优化概况 122 8.2 遗传算法 122 8.2.1 遗传算法的原理 122 8.2.2 遗传算法的步骤 123 8.2.3 遗传算法的实例 129 8.3 模拟退火算法 131 8.3.1 模拟退火算法的原理 131 8.3.2 模拟退火算法的步骤 133 8.3.3 模拟退火算法的实例 134 8.4 全局优化求解器汇总 141 8.5 延伸阅读 141 8.6 小 结 142 参考文献 142 第9章 MATLAB连续模型求解方法 143 9.1 MATLAB常规微分方程的求解 143 9.1.1 MATLAB常微分方程的表达方法 143 9.1.2 常规微分方程的求解实例 144 9.2 ODE家族求解器 144 9.2.1 ODE求解器的分类 144 9.2.2 ODE求解器的应用实例 145 9.3 专用求解器 146 9.4 小 结 149 参考文献 149 第10章 MATLAB评价型模型求解方法 150 10.1 线性加权法 150 10.2 层次分析法(AHP) 153 10.3 小 结 154 参考文献 154 第11章 MATLAB机理建模方法 155 11.1 机理建模概述 155 11.2 推导法机理建模 155 11.2.1 问题描述 155 11.2.2 假设和符号说明 155 11.2.3 模型的建立 156 11.2.4 模型中参数的求解 156 11.3 元胞自动机仿真法机理建模 158 11.3.1 元胞自动机的定义 158 11.3.2 元胞自动机的MATLAB实现 158 11.4 小 结 160 参考文献 160 第三篇 实践篇 第12章 众筹筑屋规划方案设计模型(CUMCM 2015D) 163 12.0 摘 要 163 12.1 模型背景与问题的重述 163 12.1.1 模型的背景 163 12.1.2 问题重述 164 12.2 问题分析和基本思路 164 12.2.1 问题分析 164 12.2.2 建模思路与思路流程图 165 12.3 基本符号说明与基本假设 165 12.3.1 基本符号说明 165 12.3.2 基本假设 166 12.4 模型的建立和求解 167 12.4.1 问题一 167 12.4.2 问题二 171 12.4.3 问题三 173 12.5 模型的检验及进一步讨论 174 12.5.1 问题一 174 12.5.2 问题二 175 12.5.3 问题三 175 12.6 模型的改进方向 175 12.7 模型的优缺点分析 176 12.7.1 模型的优点分析 176 12.7.2 模型的缺点分析 176 12.8 模型的推广 176 12.9 小 结 176 参考文献 177 第13章 风电场运行状况分析及优化研究(CUMCM 2016D) 178 13.0 摘 要 178 13.1 问题的提出 179 13.1.1 问题背景 179 13.1.2 问题重述 179 13.2 问题的分析 179 13.2.1 预备知识 179 13.2.2 问题的分析 180 13.3 模型的假设与符号说明 180 13.3.1 模型的假设 180 13.3.2 符号说明 180 13.4 模型的建立与求解 181 13.4.1 问题一 181 13.4.2 问题二 185 13.4.3 问题三 189 13.5 误差的分析与改善 193 13.5.1 误差的分析 193 13.5.2 误差的改善 193 13.6 模型的评价与推广 193 13.6.1 模型的评价 193 13.6.3 模型的推广 193 13.7 小 结 193 参考文献 194 第四篇 赛后重研究篇 第14章 MATLAB基于模型的产品开发流程 197 14.1 Simulink简介 197 14.2 Simulink建模实例 198 14.2.1 Simulink建模方法 198 14.2.2 锂电池建模的实现 199 14.3 在Simulink中使用MATLAB数据和算法 203 14.4 基于模型设计的思想 204 14.5 小 结 205 第五篇 经验篇 第15章 数学建模参赛经验 209 15.1 如何准备数学建模竞赛 209 15.2 数学建模队员应该如何学习MATLAB 210 15.3 如何才能在数学建模竞赛中取得好成绩 211 15.4 数学建模竞赛中的项目管理和时间管理 213 15.5 一种非常实用的数学建模方法:目标建模法 215 15.6 延伸阅读:MATLAB在高校的授权模式 215 附件 实践篇竞赛原题 217 附件A 2015年全国大学生数学建模竞赛D题 217 众筹筑屋规划方案设计 217 附件B 2016年全国大学生数学建模竞赛D题 217 电场运行状况分析及优化 217